Wenn Akkuschrauber reden: So plant Festool den Einsatz von Künstlicher Intelligenz auf Baustellen.

Tehseen: Elektrowerkzeuge sind für den Einsatz von KI wahnsinnig spannend. Genau wie Markus sagt, die Sensorik in den Geräten bietet für KI die perfekte Basis, aus großen Datenmengen Muster zu erkennen. Mithilfe des passenden Algorithmus können so Vorhersagen getroffen werden, die einen positiven Einfluss auf die Zufriedenheit der Anwender haben und somit Business Value generieren können. 

Ein Beispiel dafür ist Predictive Maintenance, also die Früherkennung von potenziellen Defekten. So können Schwierigkeiten erkannt und Bauteile ausgetauscht werden, bevor es zum Ausfall kommt.

Markus: Wir sehen das Potential von KI und Daten in vielen unterschiedlichen Bereichen. Die größte Herausforderung besteht darin, die Technologie von der Idee bis hin zur Serienreife zu entwickeln. Dies bedeutet, dass der klassische Pfad der Produktentwicklung verlassen wird und neue Wege bei der Industrialisierung und Qualifizierung beschritten werden müssen. Um die dabei aufkommenden Herausforderungen möglichst effizient zu bewältigen, sind wir auf externen Input von Experten wie euch angewiesen.

Tehseen: Im Bereich Customer Support und Anwendungsberatung gibt es sicher viele Potenziale. Stellt euch vor, man könnte direkt mit seinem Werkzeug kommunizieren um Informationen über dessen optimale Benutzung zu erhalten. Mit den aktuellen Technologien auf dem Markt ist das realisierbar und keine Science Fiction mehr.

Markus: Für mich war der enge Austausch zwischen uns besonders. Wir sind nie lange in der Theorie verharrt, sondern haben sehr agil gearbeitet. Wir haben Hypothesen aufgestellt und diese direkt überprüft. Jeden zweiten Tag haben wir uns abgestimmt, um gemeinsam die Ergebnisse zu bewerten und die nächsten Schritte zu besprechen. Das war eine super Zusammenarbeit auf Augenhöhe, mit der wir in kürzester Zeit auch Ergebnisse erzielen konnten. 

Was mich auch überrascht hat: Dass wir ein sehr komplexes Problem mit einem relativ simplen Algorithmus lösen konnten.  

Tehseen: Das ist ein super Aspekt. Nur weil es sich um ein komplexes Problem handelt, muss eine komplizierte Lösung nicht immer die Beste sein. Deswegen war die Datenexploration zu Beginn des Projekts zielführend. Damit wir testen konnten, ob klassische Machine-Learning-Algorithmen im anspruchsvollen Umfeld eines Elektrowerkzeugs auch anwendbar sind, mussten wir zunächst die Daten verstehen. Hier hat der schnelle Austausch mit Euch als Fachexperten weitergeholfen. Ohne die Vorverarbeitung und Bewertung der Daten wäre es nicht möglich gewesen, einen maßgeschneiderten Algorithmus zu entwickeln, der das Problem sinnvoll adressiert und gleichzeitig im Werkzeug funktioniert. 

Markus: Wir als Festool haben den Anspruch stets die Kundenbedürfnisse und aktuelle Trends im Blick zu haben. Gleichzeitig beobachten wir, wie sich Technologien, Normen und Gesetze weiterentwickeln. Daraus abgeleitet ergeben sich neue Anforderungen für zukünftige Produktgenerationen die wir maßgeschneidert auf unsere Zielgruppen optimieren. Der Kunde steht bei uns im Fokus. Eine der zukünftigen Schlüsseltechnologien wird dabei die Vernetzung der Produkte auf der Baustelle sein.

Tehseen: Im Bereich der Robotik tut sich auch extrem viel. Ich könnte mir vorstellen, dass ein Roboter in Zukunft weiß, welche Aufgabe er ausführen soll und entsprechend Werkzeuge autonom benutzen kann. Vielleicht auf Basis einer Fernsteuerung oder indem man eine Instruktion vom Büro aus gibt. 

Markus: Ich möchte noch mal betonen, wie viel Potenzial neue Technologien auch für eine eher traditionelle Branche wie die unsere hat. Bohrer und Akkuschrauber gibt es seit vielen Jahren. Da liegt die Frage nahe, was sich denn da noch so tut? Aber auch diese traditionellen Maschinen können durch Technologien intelligenter und vernetzter werden. Und genau wie die Werkzeuge, entwickeln sich auch die geforderten Kompetenzen für deren Entwicklung weiter.

Tehseen: Auch der ganze Bereich zur Vernetzung von Geräten, dem Internet of Things, wird ein gigantisches Potenzial haben. Geräte müssen nicht in Isolation betrachtet werden, sondern könnten dank Datenübertragung aufeinander reagieren und entsprechende Entscheidungen treffen. Da wird noch viel kommen.